YOLOv3+Faster R-CNN+SSD訓練和測試自己的資料

阿新 • • 發佈：2019-02-10

首先製作自己的資料集—VOC2007資料集製作，接下來就可以開始搞事情了....

一：YOLOv3相關

二：Faster R-CNN相關

Python原始碼：點選開啟連結

三：SSD相關

總之，遇到任何問題問度娘就對了.....

YOLOv3+Faster R-CNN+SSD訓練和測試自己的資料

首先製作自己的資料集—VOC2007資料集製作，接下來就可以開始搞事情了.... 一：YOLOv3相關二：Faster R-CNN相關 Python原始碼：點選開啟連結三：SSD相關

Caffe上用SSD訓練和測試自己的數據

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Caffe上用SSD訓練和測試自己的資料

學習caffe第一天，用SSD上上手。我的根目錄$caffe_root為/home/gpu/ljy/caffe 一、執行SSD示例程式碼 1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下載caffe-ssd程式碼，是一個caffe資料夾 2.參考已經

Faster R-CNN的安裝及測試（Python版本和Matlab版本）

rbg的Python版本一、拉取原始碼 git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 拉取完成後，在/home/cmwang/目錄下增加了py-fas

Faster R-CNN的訓練過程的理解

我才剛剛學習Faster R-CNN，看了好多部落格，覺得對知識點講的很好，但是順序不對，應該首先講解總的框架，然後再講解內部的細節，所以我就自己寫了一篇，請大家指正。 Faster R-CNN，可以大致分為兩個部分，一個是RPN網路，另一個是Fast R-CNN網路，前者

faster-rcnn訓練和測試自己的資料（VGG/ResNet）以及遇到的問題

http://www.cnblogs.com/caffeaoto/p/6536482.html主要參照這個教程改的需要準備的檔案:Annotation檔案，圖片，用來訓練的圖片名稱list.txt訓練：需要改的檔案：lib/datasets/下的pascal_voc.py,f

TensorFlow Object Detection API中的Faster R-CNN /SSD模型引數調整

關於TensorFlow Object Detection API配置，可以參考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detec

【12】Caffe學習系列：訓練和測試自己的圖片

一、準備資料有條件的同學，可以去imagenet的官網http://www.image-net.org/download-images，下載imagenet圖片來訓練。驗證碼始終出不來需要翻牆（是google網站的驗證碼）。但是我沒有下載，原因是資料太大了。。。我去網上找了一些其它的圖片

pytorch: 準備、訓練和測試自己的圖片資料

大部分的pytorch入門教程，都是使用torchvision裡面的資料進行訓練和測試。如果我們是自己的圖片資料，又該怎麼做呢？一、我的資料我在學習的時候，使用的是fashion-mnist。這個資料比較小，我的電腦沒有GPU，還能吃得消。關於fashion-mnist資料，可以百度，也可以點此瞭解

Caffe9:訓練和測試自己的圖片

在深度學習的實際應用中，我們經常用到的原始資料是圖片檔案，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能圖片的大小還不一致。而在caffe中經常使用的資料型別是lmdb或leveldb，因此就產生了這樣的一個問題：如何從原始圖片檔案轉換成caffe中能夠執行的db（leveldb/lmdb)檔

caffe隨記（七）---訓練和測試自己的圖片

前面也介紹了tools工具，今天來試著自己跑一下影象分類的例項 1、下載資料我沒有用imagenet的資料，因為太大了不想下，而且反正也只是當作例程跑一下而已，所以我用的是另一位博主分享的網盤上的資料，共有500張圖片，分為大巴車、恐龍、大象、鮮花和馬五個類，每個類1

Caffe中檔案引數設定（九-1）：訓練和測試自己的圖片-linux版本

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Windows Caffe 學習筆記（三）在Caffe上訓練和測試自己的資料

本文是學習Caffe官方文件"ImageNet Tutorial"時做的，同樣由於是Windows版本的原因，很多shell指令碼不能直接使用，走了不少彎路，但是收穫也不少。比如：如何讓shell指令

Caffe傻瓜系列(9)：訓練和測試自己的圖片

【心得】深度學習入門——訓練並測試自己資料集

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Faster R-CNN : end2end 和 alternative 訓練

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轉載：最全最先進的檢測演算法對比Faster R-CNN, R-FCN, SSD, FPN, RetinaNet and YOLOv3

很難衡量一個檢測演算法的好壞，因為除了演算法本身的思路之外，還有許多因素影響它的速度和精度，比如：特徵提取網路(VGG, ResNet, Inception, MobileNet); 輸出的步長，越大分類數目越多，相應的速度也會受影響； IOU的評判方式；

詳述目標檢測最常用的三個模型：Faster R-CNN、SSD和YOLO

最近做一些關於Faster R-CNN、SSD和YOLO模型選擇和優化的專案，之前只瞭解Faster R-CNN系列目標檢測方法，於是抽空梳理一下這幾個檢測模型。先上兩張簡單的精確度和運算量的對比圖，有個粗略的瞭解，雖然圖中缺了YOLO，參考價值仍然很大：下面開始分別

深度學習目標檢測模型全面綜述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD

選自medium 機器之心編輯部 Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三種目前最優且應用最廣泛的目標檢測模型，其他流行的模型通常與這三者類似。本文介紹了深度學習目標檢測的三種常見模型：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。圖為機

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